Algokracja - Onepress

ebook

Autor: Krzysztof Rybi
ISBN: 978-83-012-3019-7
stron: 288, Format: ebook
Data wydania: 2023-05-22
Księgarnia: Onepress

Cena książki: 71,20 zł (poprzednio: 87,90 zł)
Oszczędzasz: 19% (-16,70 zł)

Osoby, które kupiły tę książkę, wybierały także »

Osoby które kupowały "Algokracja", wybierały także:

Udzia 0,00 zł
Rachunkowo 0,00 zł
Rezerwy celowe w systemie rachunkowo 0,00 zł
Rachunkowo 0,00 zł
Changing Paradigm for Inventory Management in a Supply Chain Context 0,00 zł

Spis treści

Algokracja eBook -- spis treści

Okładka
Strona tytułowa
Strona redakcyjna
Spis treści
O Autorach
Wstęp, czyli dlaczego napisaliśmy tę książkę
1. Jak to działa
- Podstawowe pojęcia
- Uczenie maszynowe
2. Podstawowe modele data science
- Regresja liniowa pomaga w wyborze wina
- Drzewa decyzyjne pozwalające ocenić ryzyko kredytowe
- Jakie lekcje powinien wyciągnąć dyrektor marketingu z nalotów aliantów podczas II wojny światowej
- Naiwny klasyfikator Bayesa uwalnia nas od spamu
- Uczenie maszynowe nienadzorowane
3. Głębokie uczenie maszynowe
- Jak sztuczna inteligencja powstrzymała złodziei papieru toaletowego w Chinach
- Dlaczego dopiero teraz nastąpił rozwój sztucznej inteligencji
- Jak działają algorytmy głębokiego uczenia się przykład uczenia nadzorowanego
- Jak stosować głębokie uczenie się w praktyce
4. Czy komputer może działać jak ludzki mózg, czyli uczenie ze wzmocnieniem
- Jak ludzki mózg stosuje mechanizm nagród w procesie uczenia się
- Nagrody, czyli o tym, jak działają algorytmy uczenia ze wzmocnieniem
- Eksploracja versus eksploatacja i Q-uczenie się
- Zastosowania algorytmów uczenia się ze wzmocnieniem
5. Jak komputer nauczył się rozumieć ludzką mowę, czyli gra w 300 pytań
- Od cyfr, przez kompilatory, do rozumienia języka naturalnego
- Jak słowa stają się wektorami liczb, które komputer rozumie
- Zastosowania biznesowe
6. Jak przeczytaliśmy ze zrozumieniem 180 tysięcy artykułów o nowych technologiach w kilka minut
7. Internet rzeczy i uczenie maszynowe
- Rolls-Royce, doskonałość produkcji i obsługi dzięki big data science
- Jak rzeźnik wykorzystał internet rzeczy i uczenie maszynowe do budowy siły marki i wzrostu sprzedaży
- Przyszłość IoT
8. Wpływ sztucznej inteligencji na gospodarkę i rynek pracy
- Prognozy wpływu sztucznej inteligencji na rynek pracy
9. Czy Chiny wyprzedzą Stany Zjednoczone w obszarze sztucznej inteligencji
- Sztuczna inteligencja została uznana w Chinach za kluczową technologię przyszłości
- Dane jako paliwo napędzające rozwój sztucznej inteligencji
- Najbardziej konkurencyjny na świecie ekosystem start-upów
10. System scoringu społecznego w Chinach, czyli jak powstaje algokracja nowy system społeczno-polityczny oparty na big data i sztucznej inteligencji
- Bardziej egalitarne społeczeństwo
- Promowanie moralnie pożądanych postaw
- Wzrost transparentności życia publicznego i społecznego
- Wolność w algokracji
- Główne ryzyko algokracji, czyli informatyczny demiurg
11. Czy i kiedy pojawi się superinteligencja
- Typy sztucznej inteligencji
- Scenariusze dla świata rządzonego przez sztuczną superinteligencję
- Inteligencja zespołowa
- Sztuczna inteligencja i płynna demokracja
12. Jakie zagrożenia niesie ze sobą uczenie maszynowe i sztuczna inteligencja
- Uczenie maszynowe powiększa nierówności rasowe i płci
- Ocena parametryczna nauczycieli oparta na big data eliminuje wspaniałych pedagogów
- Algorytmy promują niemoralne zachowania na wielką skalę
- Algorytmy napędzają kryzys w szkolnictwie wyższym
- Co z tego wynika
13. Wolność czyli o tym, jaki będzie główny wpływ sztucznej inteligencji na modele biznesowe i na człowieka
- Zdolność do budowania piaskownicy i zgodnego bawienia się w niej z innymi
- Umiejętność tworzenia i stosowania modeli XaaS
- Apifikacja kultury korporacyjnej
14. Praktyczne zastosowania sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
- Funkcje wewnętrzne i administracyjne
- Zarządzanie zasobami ludzkimi
- Analityka biznesowa
- Rozwój oprogramowania
- Marketing
- Nowe modele biznesowe
- Firmy rozwijające sztuczną inteligencję i uczenie maszynowe w Polsce
15. Big data. Dlaczego inwestycja w infrastrukturę AI jest kluczowa
- Fundamenty
- Kluczowe wyzwania architektury ekosystemu big data
- Umysł człowieka a infrastruktura AI
- Podstawowe elementy nowoczesnej architektury infrastruktury big data i AI
- Kluczowe założenia w przygotowaniu odpowiedniej infrastruktury danych
16. Ucieczka w przyszłość jak automatycznie modelować dane behawioralne studium przypadku Synerise Monada
- Jakich rezultatów powinniśmy wymagać od nowoczesnej architektury dla rozwiązań z zakresu sztucznej inteligencji
- Nienadzorowane uczenie maszynowe w czasie rzeczywistym na dużą skalę
- Kultura MLOps
- Praca nad budową modelu AI, jego trenowanie i ewaluacja
- Narzędzia automatyzujące pracę data scientistów
- Systemy czasu rzeczywistego i ich ograniczenia
- Kluczowe kompetencje zespołu data science stanowiące wewnętrzny know-how
- Odkrywanie nowych zastosowań biznesowych AI
17. Internet zdecentralizowany a sztuczna inteligencja
18. Wywiady z ekspertami
- Deep tech. GPT-3. AGI. Kiedy AI przekroczy możliwości człowieka?
- Rozmowa ze sztuczną inteligencją stworzoną przez OpenAI
- Dzisiaj w firmach obowiązuje zasada przede wszystkim klient (client first). Jutro najważniejszą zasadą będzie przede wszystkim dane (data first). Rozmowa z Jackiem Dąbrowskim, Chief AI Officer, Synerise
- O tym, jak internet rzeczy zwiększa efektywność firm i satysfakcję klientów, ale także prowadzi do powstania pokolenia D.
- Rozmowa z Aleksandrem Poniewierskim, partnerem i globalnym leaderem internetu rzeczy w EY
Zakończenie
Appendix: Najciekawsze przykłady zastosowania sztucznej inteligencji w praktyce
Lista zawodów, które znikną z powodu rozszerzania się wpływu sztucznej inteligencji
Spis organizacji zajmujących się AI na świecie
Najważniejsze konferencje AI na świecie
Literatura
O partnerze wydania
Przypisy